用于点击率预测的深度行为路径匹配网络 摘要用户在电子商务应用程序上的行为不仅包含对商品的各种反馈，有时还隐含着用户决策的认知线索。为了解用户决策背后的心理过程，我们提出了行为路径，并建议将用户当前行为路径与历史行为路径相匹配，以预测用户在应用程序上的行为。此外，我们还设计了用于行为路径匹配的深度神经网络，并解决了行为路径建模中的三个难题：稀疏性、噪声干扰和行为路径的精确匹配。特别是，我们利用对比学习来增强用户行为路径，提供行为路径自激活来减轻噪声影响，并采用两级匹配机制来识别最合适的候选路径。我们的模型在两个真实世界的数据集上表现出色，优于最先进的点击率模型。此外，我们的模型已部署在美团外卖平